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application_of_special_person_on_ASR_for_the_contr
- 常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。 说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成，
ChordRecognition
- 和现实别 给予隐马尔可夫的，用期望最大化的方法训练的和现实别系统！-chord recognitiaon
ReseacrhOfAPPlieationOfEmbeddedSPeeehRecognitionon
- 本文首先介绍了目前语音识别的发展现状和主要手段，分析了语音识别中所采用的主要特征参数和比较前沿的研究方向，另外着重讲解了语音识别中最常用隐马尔可夫H(MM)模型，及应用广泛的矢量量化方法(VQ)。接着介绍了嵌入式平台，从软、硬件方面着重介绍了与语音识别相关部分的设计包括硬件及相关驱动程序设计，最后介绍了系统实现方法与测试结果。 -This paper describes the current status of the development of speech recognition a
Hidden-Markov-model-toolbox
- 隐马尔可夫模型工具箱，含有各种代码隐马尔可夫源代码-Hidden Markov model toolbox, containing a variety of hidden Markov source code
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- 介绍了一种基于振动信号隐马尔可夫模型(HMM)的新的齿轮故障检测和诊断方案。 首先从振动信号中提取特征,这些信号既包括正常齿轮也包括故障齿轮,特征以振动信号自回归模 型的多项式传递函数的反射系数为基础。这些特征用来训练HMM归类各种齿轮状况。经过试验 验证,用这些特征判断故障的准确性很高。 -:A newgear fault detection and diagnosis scheme based on Hidden MarkovModel (HMM) of vibra- t
yuyin
- 数字信号处理 孤立词识别 孤立字语音识别,离散隐马尔可夫,-Digital signal processing isolated word recognition isolated word speech recognition, discrete Hidden Markov
htkbook_CH_EN
- 隐马尔可夫模型工具包（HTK）是一种便携式工具包构建和操纵隐马尔可夫模型。 HTK主要用于语音识别的研究，虽然它已被用于许多其它应用，包括研究，语音合成，字符识别和DNA测序。 HTK是使用在世界各地的数百个网站。 该文档主要包含htkbook的中英文版本，方便HTK初学者使用和学习。-The Hidden Markov Model Toolkit (HTK) is a portable toolkit for building and manipulating hidden Markov
Weighted-HMM-AR-model
- 一种基于加权隐马尔可夫的自回归状态预测模型-Based on weighted HMM state autoregression prediction model
activity-recognition--based-on-hmm
- 一种HMM可以呈现为最简单的动态贝叶斯网络。隐马尔可夫模型背后的数学是由LEBaum和他的同事开发的。它与早期由RuslanL.Stratonovich提出的最优非线性滤波问题息息相关，他是第一个提出前后过程这个概念的。 在简单的马尔可夫模型（如马尔可夫链），所述状态是直接可见的观察者，因此状态转移概率是唯一的参数。在隐马尔可夫模型中，状态是不直接可见的，但输出依赖于该状态下，是可见的。每个状态通过可能的输出记号有了可能的概率分布。因此，通过一个HMM产生标记序列提供了有关状态的一些序
hmm_ppt
- 隐马尔可夫模型教学ppt （哈工大、浙大）-Tutorials for HMM Hagong University and Zhejiang University.